np.diff 使用陷阱 数据溢出

I_diff = np.diff(warped.astype(np.int16), axis=1)  # 计算列方向的梯度差分j
计算差分的对象的数据类型时int16.

astype(np.int16)

将图像(或数组)warped的元素转换为int16类型。在差分计算之前进行这个转换,意味着差分结果不会受到溢出问题的影响,因为int16具有比默认uint8更大的数值范围(-32768到32767)。 这对于图像中可能有负值的情况(比如计算梯度或差分时)非常重要,因为uint8只能表示0到255的值,进行差分计算时如果存在溢出,结果可能会不正确。

`np.diff()` 是 NumPy 库中的一个函数,用于沿着指定轴计算第 N 维的离散差值。 ### 功能 `np.diff()` 函数的主要功能是计算数组中相邻元素之间的差值。对于一维数组,它计算 `a[n] - a[n-1]`;对于高维数组,它会沿着指定的轴执行相同的操作。 ### 使用方法 `np.diff()` 函数的语法如下: ```python np.diff(a, n=1, axis=-1) ``` - `a`:输入矩阵,即需要计算差值的数组。 - `n`:可选参数,代表要执行几次差值操作,默认值为 1。 - `axis`:指定沿着哪个轴计算差值,默认是最后一个轴。 ### 示例代码 #### 一维数组示例 ```python import numpy as np a = np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1", diff_x1) # 输出: diff_x1 [5 1 1 4] ``` 在这个示例中,`np.diff(a)` 计算了一维数组 `a` 中相邻元素的差值,结果为 `[6-1, 7-6, 8-7, 12-8]`,即 `[5 1 1 4]` [^1]。 #### 二维数组示例 ```python b = np.array([[1, 6, 7, 8, 12], [1, 6, 7, 8, 12]]) diff_x2 = np.diff(b) print("diff_x2 \n", diff_x2) # 输出: # diff_x2 # [[5 1 1 4] # [5 1 1 4]] ``` 对于二维数组 `b`,`np.diff(b)` 沿着最后一个轴(即列方向)计算相邻元素的差值,得到一个新的二维数组 [^1]。 #### 高维数组示例 ```python c = b.reshape(5, 1, 2) diff_x3 = np.diff(c) print("diff_x3 \n", diff_x3) ``` 这里将二维数组 `b` 重塑为三维数组 `c`,然后使用 `np.diff(c)` 计算差值 [^1]。 #### 指定 `n` 和 `axis` 的示例 ```python a = np.random.randint(0, 9, (3, 4)) n = np.diff(a, n=1, axis=0) n1 = np.diff(a, n=2, axis=0) ``` 在这个示例中,`n = np.diff(a, n=1, axis=0)` 沿着第 0 轴(即行方向)执行了 1 次差值操作,而 `n1 = np.diff(a, n=2, axis=0)` 沿着第 0 轴执行了 2 次差值操作 [^2]。
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